• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."
• "En windows el proceso es muy complicado (o no funciona)."

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."
• "En windows el proceso es muy complicado (o no funciona)."
• "¿Pasarlo a producción?. Claro. Muy fácil…(caveats)"

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."
• "En windows el proceso es muy complicado (o no funciona)."
• "¿Pasarlo a producción?. Claro. Muy fácil…(caveats)"
• "Feliz con PC nuevo hasta que caes que tienes que reinstalar y configurar todo."

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."
• "Es que en windows es muy complicado (o no funciona)."
• "¿Pasarlo a producción?. Claro. Muy fácil…(caveats)"
• "Feliz con PC nuevo: una semana hasta que todo queda igual que antes (o no)."
• "¿compartimos el mismo entorno básico entre todo el departamento?"

• "Nuevo proyecto: voy instalando paquetes según voy necesitando."
• "No recuerdo cómo instalé aquella librería que necesito para este paquete."
• "Es que en windows es muy complicado (o no funciona)."
• "¿Pasarlo a producción?. Claro. Muy fácil…(caveats)"
• "Feliz con PC nuevo: una semana hasta que todo queda igual que antes (o no)."
• "¿compartimos el mismo entorno básico entre todo el departamento?"

• Desarrollo en mi equipo con windows pero el servidor es Linux

• ….y la excusa favorita……

• Usamos máquinas virtuales

De gran tamaño, es muy complicado mover de un sitio a otro y además tienen requerimientos de computación exagerados. Es necesaria mucha memoria y CPU.

• Usamos máquinas virtuales

• Guardamos Imágenes del disco

Mismo problema que las máquinas virtuales pero magnificado. Las plantillas se quedan obsoletas y hay que actualizarlas cada cierto tiempo.

• Usamos máquinas virtuales

• Guardamos Imágenes del disco

• Lo documentamos TODO.

Algunos paquetes o el mismo Rstudio intentan paliar el problema:

• Packrat. Se activa en Rstudio por cada proyecto.

• checkpoint. Paquete que fija el resto de paquetes a una versión.

• minicran. crea un repo cran miniatura local con nuestros paquetes.

Seguimos sin solucionar el problema. Tenemos que hacer instalación manual.

Wikipedia:

"Docker es un proyecto de código abierto que automatiza el despliegue de aplicaciones dentro de contenedores de software, proporcionando una capa adicional de abstracción y automatización de Virtualización a nivel de sistema operativo en Linux.

Mi Definición:

"Lo bueno de la máquina virtual sin lo malo de la máquina virtual, aprovechando toda la potencia de linux. Sólo se virtualiza lo que se necesita. Del resto se encarga el sistema anfitrión".

¿Se puede usar en Windows (o Mac OS)?

Si. Se puede usar en Windows cumpliendo ciertos requisitos.

• Microsoft Hyper-V 64bit Windows 10 Pro, Enterprise / Education

En Mac OS, Yosemite 10.10.3 o superior. - procesadores 64 Bits, - 4 GB RAM minimo.

Siempre recomendable usar Linux (no solo para Docker, sino en general)

• Aislamiento

No dependen del hardware ni del sistema operativo host.

• Aislamiento
• Portabilidad

Permiten mover de manera muy rápida y fácilmente el software de una máquina a otra.

• Aislamiento
• Portabilidad
• Sencillez

Su uso es relativamente sencillo. Basta conocer 5 ó 6 comandos y unas nociones muy básicas. Luego si queremos podemos profundizar.

• Aislamiento
• Portabilidad
• Sencillez
• Muy popular

Cada vez más usado, nos permite acceder a muchísima documentación o ayuda de manera sencilla. Además hay imágenes para casi todo lo que nos imaginemos.

• Contenedor

Es la parte activa con la que interactuamos. "Hace cosas".

• Contenedor
• Imagen

La plantilla en la que se basa el contenedor para saber lo que tiene que hacer.

• Contenedor
• Imagen
• Registro

Repositorio en el cual de manera abierta se ponen a disposición las imágenes. Uno de los más conocidos y usados es "Docker Hub".

https://hub.docker.com/

• Contenedor
• Imagen
• Registro
• Dockerfile

Es la "receta" para construir una imagen desde cero. Si conocéis Puppet o Chef se trata de un concepto similar. Un archivo de texto con instrucciones paso a paso para construir una imagen.

Entre otras muchas cosas.

Existen imagenes para levantar un contenedor linux que solo ocupa 5 MB (alpine), "todas"" las distribuciones Linux (Ubuntu , CentOS, Debian), No Sql (Redis, MongoDB, Cassandra), Si Sql (Mysql, postgreSQL)…..

Muchas de las imagenes son "oficiales" de los propios desarrolladores

https://hub.docker.com/explore/

Carl Boettiger (knitcitations, EML, RNeXML….)

Dirk Eddelbuettel (Rcpp, RcppArmadillo, RcppEigen, digest…)

mantienen Rocker, un repositorio muy completo con diferentes versiones de R.

http://www.carlboettiger.info/

http://dirk.eddelbuettel.com/

En github:

https://github.com/rocker-org/rocker

En Docker Hub:

https://hub.docker.com/u/rocker/

Obtener una imagen

docker pull rocker/rstudio

Generar un contenedor a partir de la imagen

docker run --rm -it p 8787:8787 rocker/rstudio

Conectar con Rocker

localhost:8787 

Otro concepto básico: Volúmenes

Los volúmenes son puntos de montaje que asociamos a un contenedor. Mapeados contra un directorio de nuestro sistema anfitrión nos permite tener acceso a su contenido.

• En windows

  docker run --rm -it p 8787:8787 -v \
  C://Users/miusuario/Documents/Docker:/srv/shiny-server 6dc473697f85

• En Linux (más fácil, por supuesto)

  docker run --rm -it p 8787:8787 -v /home/data:/data 6dc473697f85

• docker images

  REPOSITORY           TAG         IMAGE ID            CREATED             SIZE
  rocker/shiny         latest      682eb5fda1f3        12 days ago         1.23 GB
  trescuatrodos        latest      fbac184a48f6        2 weeks ago         4.52 GB
  trescuatro           latest      7781ee1f031f        2 weeks ago         4.5 GB
  jvera/tidyviz        latest      3930c226a472        2 weeks ago         4.54 GB
  rocker/ropensci      latest      8bf0948db340        2 weeks ago         3.46 GB
  rocker/tidyverse     latest      83f91871d62f        3 weeks ago         1.56 GB
  ubuntu               latest      f7b3f317ec73        4 weeks ago         117 MB
  rocker/rstudio       latest      a3f43bf49425        2 months ago        990 MB
  hello-world          latest      48b5124b2768        4 months ago        1.84 kB
  d4w/nsenter          latest      9e4f13a0901e        8 months ago        83.8 kB

• docker ps

CONTAINER ID IMAGE  COMMAND CREATED  STATUS  PORTS    NAMES
fa049d375a71 ubuntu "/init" 7 s. ago Up 5 s. 3838/tcp, 0.0.0.0:8787->8787/tcp  \
pensive_meninsky

• docker ps -a

(nos muestra también los contenedores parados)

• docker -name

  docker run -d -p 8787:8787 -name rockandroll -v /home/data:/data 6dc473697f8

• docker images (lista las imagenes)
• docker build (construye un contenedor con un Dockerfile)
• docker rmi nombre/id (borra la imagen)
• docker stop (para el contenedor)
• docker rm nombre/id (borra el contenedor)
• docker system prune (limpia el sistema)
• docker commit (guarda los cambios del contenedor)
• dorcker start (iniciar nuestro contenedor)

¡Cuidado!

Si no se guardan los cambios el contenedor vuelve al estado inicial. Pero…

Es el mejor método para guardar los cambios de nuestro contenedor y compartirlo.

FROM rocker/rstudio:latest

RUN apt-get update -qq && apt-get -y --no-install-recommends install \
  libxml2-dev \
  libcairo2-dev \
  libpq-dev \
  libudunits2-dev \
  && . /etc/environment \
  && install2.r --error \
    devtools tidyverse ggplot2 profvis formatR \
    remotes rio validate MASS magrittr 
    
RUN Rscript -e 'devtools::install_github("smach/rmiscutils")' 
RUN rm -rf /tmp/downloaded_packages/

¿qué ocurre si queremos compartir nuestro entorno sin tener que componer un Dockerfile desde cero?

http://o2r.info/2017/05/30/containerit-package/

Podemos generar un Dockerfile con nuestras sesiones de trabajo.

devtools::install_github("r-hub/sysreqs")

devtools::install_github("o2r-project/containerit")

library(containerit)

dockerfile_object <- dockerfile()

print(dockerfile_object)

FROM rocker/r-ver:3.4.0
LABEL maintainer="jvera"
RUN export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive; apt-get -y update \
 && apt-get install -y libcurl4-openssl-dev \
    libpq-dev \
    libssl-dev \
    make \
    pandoc \
    pandoc-citeproc \
    zlib1g-dev
 RUN ["install2.r", "-r 'https://cloud.r-project.org'", "anytime", "Hmisc", "ggplot2", "Formula", "survival", "lattice",  "RPostgreSQL", "DBI", "plyr", "tidyr", "pathological", "magrittr", "rio", "dplyr", "tibble", "pacman", "Rcpp", "assertive.properties", "assertive.types", "assertthat", "digest", "R6", "cellranger", "futile.options", "backports", "acepack", "RApiDatetime", "httr", "assertive.strings", "rlang", "lazyeval", "curl", "readxl", "data.table", "rpart", "Matrix", "checkmate", "devtools", "stringr", "foreign", "htmlwidgets", "munsell", "base64enc", "htmltools", "nnet", "gridExtra", "htmlTable", "codetools", "withr", "assertive.base", "gtable", "git2r", "scales", "stringi", "latticeExtra", "assertive.reflection", "futile.logger", "openxlsx", "lambda.r", "RColorBrewer", "assertive.numbers", "colorspace", "cluster", "assertive.files", "memoise", "knitr", "haven", "remotes"]
 RUN ["installGithub.r", "krlmlr/here@efd50cb", "krlmlr/rprojroot@6d1069c"]
 WORKDIR /payload/
 CMD ["R"]

• Limitar en la medida de lo posible las capas.

• Limitar en la medida de lo posible las capas.
• Contenedores para solamente una función.

• Limitar en la medida de lo posible las capas.
• Contenedores con solamente una función.
• No incluir datos. Los datos "viven" fuera de los contenedores.

• Limitar en la medida de lo posible las capas.
• Contenedores con solamente una función.
• No incluir datos. Los datos "viven" fuera de los contenedores.
• Aunque hay contenedores de datos.

• Atentos al disco duro sobre todo al principio.

• Atentos al disco duro sobre todo al principio.
• Comparte las imagenes. Tu trabajo puede ser útil para alguien.

• Atentos al disco duro sobre todo al principio.
• Comparte las imagenes. Tu trabajo puede ser útil para alguien.
• No reinventar la rueda, aprovecharse de los miles de imágenes que hay.

• Atentos al disco duro sobre todo al principio.
• Comparte las imagenes. Tu trabajo puede ser útil para alguien.
• No reinventar la rueda, aprovecharse de los miles de imágenes que hay.
• Estad atentos. El proyecto evoluciona muy/demasiado rápido.

liftr: paquete R que permite levantar un contenedor con el entorno definido para un reporting automatizado

https://liftr.me/

• Atentos al disco duro sobre todo al principio.
• Comparte las imagenes. Tu trabajo puede ser útil para alguien.
• No reinventar la rueda, aprovecharse de los miles de imágenes que hay.
• Estad atentos. El proyecto evoluciona muy/demasiado rápido.
• NUNCA para sistemas críticos en producción.

• Machine: Despliegue rápido de motores de Docker en cloud/local.

• Swarm: clusters de contenedores. Varios motores docker como uno solo.

• Compose: aplicaciones multicontenedor.

• Kubernetes: Orquestación

• CoreOS: Sistema operativo dedicado para aplicaciones basadas en contenedores

https://www.docker.com/

https://github.com/veggiemonk/awesome-docker

https://github.com/wch/harbor

http://o2r.info/2016/12/15/investigating-docker-and-R/

https://cran.r-project.org/web/packages/liftr/vignettes/liftr-intro.html

http://seankross.com/2017/09/17/Enough-Docker-to-be-Dangerous.html

https://github.com/PRL-PRG/docker-r-full-base

appsecco/data-science-toolbox

kaggle/rstats

kaggle/julia

kaggle/python

/r/rocker/ropensci/

https://travis-ci.org/

Jupyter: https://www.dataquest.io/blog/docker-data-science/

https://thehftguy.com/2016/11/01/docker-in-production-an-history-of-failure/

Twitter: @verajosemanuel

DockerHub: https://hub.docker.com/u/jvera/

Blogdown: http://jvera.rbind.io